NVIDIA s’apprête à marquer les esprits au prochain Hot Chips 2024 en révélant sa technologique Blackwell, une avancée décisive dans le domaine de l’intelligence artificielle et des infrastructures de traitement. Les détails sur les innovations et les impacts potentiels des retards de produits seront au cœur des discussions, suscitant un grand intérêt dans le secteur.
Orienté vers l’avenir : NVIDIA présentera sa technologique Blackwell au Hot Chips 2024, avec des démonstrations avant l’événement ce week-end et lors de l’événement principal la semaine prochaine. C’est une période passionnante pour les passionnés de NVIDIA, qui auront un aperçu approfondi de certaines des dernières technologies de Team Green. Cependant, ce qui reste non évoqué, ce sont les retards potentiels signalés pour les GPU Blackwell, qui pourraient avoir un impact sur les délais de certains de ces produits.
NVIDIA est déterminé à redéfinir le paysage de l’IA avec sa plateforme Blackwell, en la positionnant comme un écosystème complet qui va au-delà des capacités traditionnelles des GPU. NVIDIA présentera l’installation et la configuration de ses serveurs Blackwell, ainsi que l’intégration de divers composants avancés, lors de la conférence Hot Chips 2024.
De nombreuses présentations de NVIDIA porteront sur des sujets familiers, notamment ses stratégies en matière de centres de données et d’IA, ainsi que sur la roadmap de Blackwell. Cette roadmap décrit la sortie du Blackwell Ultra l’année prochaine, suivie des CPU Vera et des GPU Rubin en 2026, et du Vera Ultra en 2027. Cette roadmap avait déjà été partagée par NVIDIA au Computex en juin dernier.
Pour les passionnés de technologie désireux de se plonger dans la pile NVIDIA Blackwell et ses cas d’utilisation en constante évolution, Hot Chips 2024 offrira l’occasion d’explorer les dernières avancées de NVIDIA en matière de hardware d’IA, d’innovations en matière de refroidissement liquide et de conception de puces pilotées par l’IA.
L’une des présentations clés offrira un aperçu approfondi de la plate-forme NVIDIA Blackwell, qui se compose de plusieurs composants NVIDIA, notamment le GPU Blackwell, le processeur Grace, l’unité de traitement de données BlueField, la carte d’interface réseau ConnectX, le Switch NVLink, le Switch Ethernet Spectrum et le Switch Quantum InfiniBand.
De plus, NVIDIA dévoilera son système de quantification Quasar, qui associe les avancées algorithmiques, les bibliothèques logicielles NVIDIA et le moteur Transformer Engine de deuxième génération de Blackwell pour améliorer les opérations LLM du FP4. Ce développement promet des économies de bande passante importantes tout en maintenant les normes de haute performance du FP16, ce qui représente un bond en avant majeur dans l’efficacité du traitement des données.
Un autre point fort sera le NVIDIA GB200 NVL72, un système multi-nœuds refroidi par liquide doté de 72 GPU Blackwell et de 36 CPU Grace. Les participants découvriront également la technologie d’interconnexion NVLink, qui facilite la communication GPU avec un débit exceptionnel et une inférence à faible latence.
Les progrès de NVIDIA dans le refroidissement des centres de données seront également au cœur des discussions. L’entreprise étudie l’utilisation du refroidissement liquide à eau chaude, une méthode qui pourrait réduire la consommation d’énergie jusqu’à 28 %. Cette technique permet non seulement de réduire les coûts énergétiques, mais aussi d’éliminer la nécessité d’un hardware de refroidissement à température ambiante, ce qui, selon NVIDIA, lui permettra de se positionner comme un pionnier des solutions technologiques durables.
Dans le cadre de ces efforts, l’implication de NVIDIA dans le programme COOLERCHIPS, une initiative du ministère américain de l’Énergie visant à faire progresser les technologies de refroidissement, sera soulignée. Grâce à ce projet, NVIDIA utilise sa plateforme Omniverse pour développer des jumeaux numériques qui simulent la consommation d’énergie et l’efficacité du refroidissement.
Lors d’une autre session, NVIDIA discutera de son utilisation de systèmes d’IA basés sur des agents capables d’exécuter de manière autonome des tâches pour la conception de puces. Parmi les exemples d’agents d’IA en action, citons l’analyse de rapports de synchronisation, l’optimisation de clusters de cellules et la génération de code. Notamment, le travail d’optimisation de clusters de cellules a récemment été reconnu comme le meilleur article lors du premier atelier international de l’IEEE sur la conception assistée par LLM.